半路出家的机器学习求职者，有出路么？
了解一点机器学习的同学都知道，人工智能领域是非常开放的，国内外很多的资源、教程、数据集等等都可以免费获取到。
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这种优势不仅促进了该领域的极速发展，也使得越来越多的人能够通过自学或在线课程的方式进入这个领域。用我们通俗的话说，叫“半路出家”者。对于半路出家者而言，找机器学习的工作，学历到底多重要？
（图：Suzana Ilić）
近日，著名社交App Meetup的东京负责人Suzana Ilić在听到有人说：我不愿雇一个通过网课学机器学的人之后，在Twitter上发起了讨论；对于这个问题，大家是怎么说的呢？
首先Suzana Ilić自己的观点是这样的：
我看到很多和机器学习相关的职位都需要一定的技术背景，很多情况下是博士学位。如果没有合适的学历，求职的人可能连简历筛选那一关都过不了。但其实我自己就是非理工科出身的，也使用机器学习。
对我来说有在线学习的机会简直是最棒的事情了，我有充足的机会构建自己的想法、和别人合作、做实验、失败但是从失败中学习，而且不害怕、不感到焦虑。所以我会愿意招没有对应学历的人做机器学习吗？当然愿意了！你不可能每次进入新的领域都去学4年大学。
Keras作者、谷歌大脑高级研究员 François Chollet 评论说：
这种观点很过时，而且很精英主义。教育不分在线和离线，也不分正式和非正式。最优秀的那些人有 90% 的知识都来自自学，而不在于他们有没有在斯坦福念过书。计算机科学领域的学历切切实实增加价值也越来越不明显。
网友 Jason Antic 说：
我自己就参与招聘过一些工程师，我的感受是，学校教育和工作表现之间的关系并不像我们一般期待的那样。所以我都是根据他们实际上提交的代码质量来评价。
谷歌 AI 研究员 Hector Yee 说：
我也从来没有参加过任何线上线下的机器学习课程，除了在天文课上学过一次如何检测脉冲星。我在做机器学习图像搜索系统和自动驾驶系统的时候学习了机器学习，我开发的推荐系统还得过一个技术奖，但我就是从来都没有上过任何机器学习课程。
网友 Derek 说
我觉得要看应聘的角色。如果要招机器学习的研究科学家，那博士学历可能是必需的。但是对于数据工程师、数据分析师和程序员，在线学习课程对于这样偏重实践的岗位来说简直再适合不过了。这个领域一直在快速发展，我们需要所有人的力量！
机器学习专家 Hamel Husain 说：
有很多人的态度是，『要成为某个领域的大拿，你必须要经过和我自己一样的学习历程，或者有类似的背景才能得到我的认可』，其实他们说这样的话的出发点是深深的不安。实际上，这种（不正确的）信念对领域的多样化一点都没有好处，最终也会伤害到这个领域。
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整个帖子有几百人参与，就不一一展示在这里了；令人欣慰的是，行业内的顶尖开发者们都是保持开放态度的，无论有没有高学历，最终看面试效果。
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